高压采样

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

Silero VAD 开源项目教程

该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000Hz和16000Hz），并且可以在PyTorch和O
苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

【深度学习】Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation
理想不闪火·2025-01-27 19:46

MATLAB 工具库的使用说明和案例示例

包括重新采样、平滑、同步信号、设计和分析滤波器、估算功率谱等算法，还包括参数化和线性预测建模算法。
go5463158465·2025-01-27 01:16

小鹏汇天飞行汽车电机技术（无刷外转子和永磁同步）

•800V碳化硅高压平台：飞行体搭载全域800V碳化硅高压平台，飞行电池、电驱、电涵道、压缩机等均为800V，从而实现更低的能耗和更高的充电速度。这种高
清风明月自在愁·2025-01-26 22:54

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

我们以识别生物信号为例子，其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理；首先要将得到的生物信号进去噪音去除，另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样，这时候你需要统一长度。
懒大王12138·2025-01-26 21:11

Command Center AI

CommandCenterAI是一种先进的智能决策支持系统，专门用于应急指挥和资源调度管理，尤其在高压、复杂的环境中，如自然灾害应对、军事指挥、城市公共安全等领域，帮助决策者做出快速、有效的响应。
由数入道·2025-01-26 00:53

LE Audio

首先是全新的编解码器LC3，它在低传输速率下仍能保持较高的音频质量，且具有更低的功耗和更短的延迟，其采样率可在8-48KHz浮动自行设置，LEAudio的延迟可以做到低至20ms，
百态老人·2025-01-25 17:36

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。
会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

OpenGL ES 05 纹理单元和采样器是怎么对应上的

激活纹理单元//激活0号纹理单元，把rawData纹理数据绑定到0号纹理单元glActiveTexture(GLenum(GL_TEXTURE0))glBindTexture(GLenum(GL_TEXTURE_2D),texture)glTexImage2D(GLenum(GL_TEXTURE_2D),0,GL_RGBA,GLsizei(width),GLsizei(height),0,GLen
陈皮话梅糖@·2025-01-25 08:00

南方cass简码识别大全_CASS分类简码

简码GTC码简码GTC码简码GTC码简码GTC码特殊码用法居民地类管线设施水系设施铁路设施W围墙厚度省略小数点及小数点前面的"0"：砼F141111高压杆A171101水涯线S181101一般铁路H1161101
Demeyi-邓子·2025-01-25 07:48

数据可视化期末复习-简答题

数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程1.通过仪器采样
熊假猫威XStar·2025-01-25 06:12

商用车电子电气零部件电磁兼容条件和试验（20）—高压大电流注入传导抗干扰（HV-BCI）

写在前面本系列文章主要讲解商用车电子/电气零部件或系统的传导抗干扰、传导发射和辐射抗干扰、电场辐射发射以及静电放电等试验内容及要求，高压试验项目内容及要求。若有相关问题，欢迎评论沟通，共同进步。
零零刷·2025-01-24 10:38

7-Zip Mark-of-the-Web绕过漏洞复现(CVE-2025-0411)

0x01产品描述：7-Zip是一款开源、免费的文件压缩和解压缩软件，以其高压缩比和广泛的格式支持而闻名。它使用LZMA和LZMA2压缩算法，提供极高的
iSee857·2025-01-24 05:56

matlab构造线性相位FIR滤波器

构造一组声音二、采用FIR滤波器做频率筛选前言用生成的一组音频文件举例一、构造一组声音模拟钢琴音乐，采用逐渐衰减振荡的正弦波FFT的频域展示：源代码：functionsound_firFs=1000;%采样频率
~Young.·2025-01-24 01:29

STM32 GPIO工作模式设置

上拉输入：GPIO_Mode_IPU当外部电平不确定时，会被拉至高电平；3、下拉输入：GPIO_Mode_IPD当外部电平不确定时，会被拉至低电平；4、模拟输入：GPIO_Mode_AIN用作内部AD采样脚
LLLLLLZZZZZZHHHHHH·2025-01-24 01:56

Android openGL渲染图片纹理

因此在纹理采样时，按照openGL纹理坐标采样，则Android窗体中显示时会出现上下翻转的问题，未解决此问题，可以在采样阶段将openGL纹理坐标上下翻转，最终采样结束在窗体可以正常显示。
toblyn·2025-01-23 21:56

LimeSuite库函数说明

rate:采样率，以Hz为单位，设置为设备与主机之间数据交换的采样率。oversample:RF硬件的过采样比率。有效的过采样值有：1,2,4,8,16,320表示使
Christal_pyy·2025-01-23 14:40

问题调试定位法宝箱及动态启停/采样抓栈方案

课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第16课。本次围绕HarmonyOS应用开发展开。着重介绍其关键的调试工具及高效定位问题的方法。其中，调试工具涵盖堆栈异常解析，可依据常见异常格式深入剖析问题根源。通用日志与离线日志过滤能力有助于精准筛选有用信息，配合应用沙箱访问与智能检测功能，全方位辅助开发。DFX维测领域的抓栈和trace能力同样重要，明确其启用方式、规格以及解读方法，能
·2025-01-23 13:13

python random模块中seed函数的详解_详解Python基础random模块随机数的生成

随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。
Fccf·2025-01-23 05:32

DSP实验七 综合实验与考查

目录一、实验目的二、需验证的理论三、实验内容四、实验指导五、实验设计报告要求六、思考题【实验过程】1、语音采样、时域波形、频域波形2、延时3、混响4、单回声5、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、
BeBeter」·2025-01-22 11:36

BQ79616PAPRQ1 电池管理 符合 ASIL-D 标准

BQ79612-Q1、BQ79614-Q1和BQ79616-Q1提供高精度电池电压测量小于12S、14S和16S电池模块为200μsHEV/EV中的高压电池管理系统。
Summer-明佳达电子·2025-01-22 09:46

Pytorch 自学笔记（三）：利用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader

针对Pytorch的Dataset和DataLoader进行简单的介绍，同时，介绍如何使用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader，以实现数据集的随机采样与batch
JimmyTotoro·2025-01-22 04:11

FPGA在高速数据采集系统中的应用！！！

以下是FPGA在高速数据采集系统中的详细应用，以及一些具体例子：1.应用背景高速数据采集系统通常用于需要高采样率和大数据量处理的场合，如雷达信号处理、医疗成像、高速通信等。
FPGA资料库·2025-01-21 05:50

温度保险丝在安装时还需要注意这些？

被动元器件，保护器件，特殊电阻，采样电阻，电流检测电阻--顺海科技：廖先生温度保险丝一、安装注意事项：1、当使用引线被弯曲，该距离应是弯曲超过6毫米根构件;当弯曲时，不能破坏根部和引线不能被强行拉，推，
深圳市顺海科技有限公司·2025-01-21 02:14

论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing

grid就是对应图上面的那一条特征提取网络，具体来说，原始图像经过下采样之后，默认256分
SetMaker·2025-01-20 22:47

2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements

对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。
WX Chen·2025-01-20 22:15

AI行业高压与人才健康：纪念Felix Hill，并探讨AI代码生成工具的价值

他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。
·2025-01-20 18:04

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样
OpenSani·2025-01-20 01:13

冬天的第一场读书会，和技术大咖围炉夜读破万“卷” | 内含福利

引言在这个快节奏、高压力的时代，我们仿佛被一股看不见的力量牵引着，不断地奔跑和追逐。我们似乎总是在寻找着某个目标，但在追寻的过程中，我们又不自觉地陷入了迷茫和彷徨之中。
腾讯云开发者·2025-01-20 01:12

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本
释迦呼呼·2025-01-19 03:55

CS4398 Cirrus Logic的旗舰级音频解码芯片

该D/A系统包括数字去加重，半dB步长音量控制，ATAPI通道混合，可选的快速和慢速数字插值滤波器，再加上过采样的多位delta-
中国芯xinsousou·2025-01-19 03:52

Thanos架构学习

Thanos基于prometheus，在此基础上提供了全局指标查询，可将多个云/region的prometheus数据集中管理，并且将数据直接存储到廉价的对象存储，可以存放更久的数据（并对历史数据进行压缩与降采样
qq_道可道·2025-01-18 20:19

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五
点云侠'·2025-01-18 20:16

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值
XianxinMao·2025-01-18 17:16

3D UNet和Swin-UNETR

主要特点：编码器：逐渐下采样图像，提取并
学無芷境·2025-01-18 14:29

蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）详解

该方法的雏形可以追溯到20世纪40年代，二战期间，美国数学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆（StanislawUlam）和约翰·冯·诺依曼（JohnvonNeumann）在研究核武器的概率计算时首次提出了利用随机采样解决复杂问题的思想
ballball~~·2025-01-17 23:04

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

1.1主要步骤预处理：对点云进行去噪、下采样等操作，以减少数据量并提升处理效率。法线估计：计算点云中每个点的法线，用于后续的模型拟合。模型拟合：使用RANSAC（随机
old_power·2025-01-17 17:14

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注
IT古董·2025-01-17 14:09

华为OD机试 - 采样过滤（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述在做物理实验时，为了计算物体移动的速度，通
哪 吒·2025-01-17 11:46

CX8903：Ebike自行车仪表电源方案开发,Ebike智能仪表电源芯片

CX8903采用100V高压制造工艺（芯片最高耐压可到100V以上），SOP-8L贴片封装，CX8903内置100V/90mΩ
诚芯微科技·2024-09-16 09:16

计算机视觉中，Pooling的作用

它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。
Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
迪三·2024-09-15 14:00

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1
皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

【监控告警】02-Promtheus的学习之路

Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的，事实上所有的图表和警报都是”估算”，我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性，能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统
Kearey.·2024-09-15 08:33

【笔记】扩散模型（七）：Latent Diffusion Models（Stable Diffusion）论文解读与代码实现

先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大，学
LittleNyima·2024-09-15 00:42

OpenCV高阶操作

从基础的图像读取、1.图片的上下，采样下采样（Downsampling）下采样通常用于减小图像的尺寸，从而减少图像中的像素数。
富士达幸运星·2024-09-13 19:03

“活化石”“植物界的大熊猫”，原来是它

我好生奇怪，化石：那是古代生物由于各种突变，被埋藏在地下，经过高压、高温使生活体变成了生物形状的石头。这公园里有这样的化石吗？
篮铃花·2024-09-13 19:39

Gyro陀螺仪 ＞ MPU 6000 vs ICM 20689

目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择：采样率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000
ABEL in China·2024-09-12 23:19
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